[发明专利]一种面向边缘计算的卷积神经网络处理器在审
| 申请号： | 201911091701.X | 申请日： | 2019-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN110991630A | 公开（公告）日： | 2020-04-10 |
| 发明（设计）人： | 郭炜;王宇吉;魏继增 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 杜文茹 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种面向边缘计算的卷积神经网络处理器，提出一种简易的针对卷积神经网络的控制指令，可以实现卷积层、池化层、ReLU激活函数以及全连接层等卷积神经网络基本运算，并通过指令的组合排序，实现加速器面向卷积神经网络的的适用性。加速器实现一种高效的脉动计算阵列，可以实现在数据读取过程中，最大限度增加数据的重用性，减少脉动计算阵列对数据缓存单元的访问次数。加速器同时支持16位定点数和8位定点数两种数据精度的计算，并可以实现同一个网络不同层混合精度的计算，极大降低加速器功耗。本发明的加速器保证了最少的数据在缓存部分的调度次数，降低功耗，同时，卷积层计算和全连接层计算共用同一个脉动计算阵列，极大提高了资源利用率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 边缘 计算 卷积 神经网络 处理器 | ||
【主权项】：
暂无信息
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